【SpringCloud】如何理解分布式、微服务、集群

简介: 【SpringCloud】如何理解分布式、微服务、集群

一提SpringCloud就会想起分布式、微服务、集群等名词,这几个名词之间有什么关系呢?SpringCloud又是如何实现微服务、分布式和集群的呢?

什么是集群

计算机集群简称集群是一种计算机系统,它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上,他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点,通常通过局域网连接,但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机,比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多

什么是分布式

分布式系统是一组计算机,通过网络相互连接传递消息与通信后并协调它们的行为而形成的系统。组件之间彼此进行交互以实现一个共同的目标。

什么是微服务

整个服务的是比较微小的,是一个独立的业务模块,专做改业务的事情,是一个独立的功能单元

区别

从上面的解释来看,我觉得微服务就是把一个整体的系统抽象成一个一个微小的服务,每个服务分别部署在不同的服务器上同时实现了自治就是分布式,每个服务在不同的服务器部署多个然后就构成了集群,这就是我对这三个名词的理解,

SpringCloud如何实现的微服务、分布式、集群

注:一般来说,一个子业务我们称为节点。

CAP理论

在讲SpringCloud之前我们一定要弄懂的一个东西就是CAP

C:数据一致性(consistency)

所有节点拥有数据的最新版本

A:可用性(availability)

数据具备高可用性

P:分区容错性(partition-tolerance)

容忍网络出现分区,分区之间网络不可达。

上面说的有点抽象,具体点来说,C就是说的每个节点部署的服务的数据要保持一致,这样才能使每个服务提供一样的结果,A就是说不管哪个节点出现问题不能服务,都不能影响服务的使用,P是指当出现节点不能通信时,就会出现分区,就是说允许出现这种故障,分区容错性(partition-tolerance)这个是必需的,这是客观存在的。


对于分布式可能会出现一些状况,就是某个服务器不连通了,不能使用了

为什么需要SpringCloud

上图中一个大系统被分成了多个子模块,每个模块之间的通信等管理问题需要springCloud去解决

springCloud的基本功能

  • 服务治理:Spring Cloud Eureka
  • 客户端负载均衡:Spring Cloud Ribbon
  • 服务容错保护:Spring Cloud Hystrix
  • 声明式服务调用:Spring Cloud Feign
  • API网关服务:Spring Cloud Zuul
  • 分布式配置中心:Spring Cloud Config
  • 消息总线:Spring Cloud Bus
  • 消息驱动的微服务:Spring Cloud Stream
  • 分布式服务跟踪:Spring Cloud Sleuth

Eureka的治理机制:

服务提供者

服务注册:启动的时候会通过发送REST请求的方式将自己注册到Eureka Server上,同时带上了自身服务的一些元数据信息。

服务续约:在注册完服务之后,服务提供者会维护一个心跳用来持续告诉Eureka Server: "我还活着 ” 、

服务下线:当服务实例进行正常的关闭操作时,它会触发一个服务下线的REST请求给Eureka Server, 告诉服务注册中心:“我要下线了 ”。

服务消费者

获取服务:当我们启动服务消费者的时候,它会发送一个REST请求给服务注册中心,来获取上面注册的服务清单

服务调用:服务消费者在获取服务清单后,通过服务名可以获得具体提供服务的实例名和该实例的元数据信息。在进行服务调用的时候,优先访问同处一个Zone中的服务提供方。

Eureka Server(服务注册中心):

失效剔除:默认每隔一段时间(默认为60秒) 将当前清单中超时(默认为90秒)没有续约的服务剔除出去。

自我保护:。EurekaServer 在运行期间,会统计心跳失败的比例在15分钟之内是否低于85%(通常由于网络不稳定导致)。Eureka Server会将当前的实例注册信息保护起来, 让这些实例不会过期,尽可能保护这些注册信息。

目录
相关文章
|
16天前
|
存储 安全 Java
管理 Spring 微服务中的分布式会话
在微服务架构中,管理分布式会话是确保用户体验一致性和系统可扩展性的关键挑战。本文探讨了在 Spring 框架下实现分布式会话管理的多种方法,包括集中式会话存储和客户端会话存储(如 Cookie),并分析了它们的优缺点。同时,文章还涵盖了与分布式会话相关的安全考虑,如数据加密、令牌验证、安全 Cookie 政策以及服务间身份验证。此外,文中强调了分布式会话在提升系统可扩展性、增强可用性、实现数据一致性及优化资源利用方面的显著优势。通过合理选择会话管理策略,结合 Spring 提供的强大工具,开发人员可以在保证系统鲁棒性的同时,提供无缝的用户体验。
|
1月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
352 3
|
10天前
|
监控 安全 Java
Spring Cloud 微服务治理技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Spring Cloud 微服务治理框架的核心组件、架构设计和实践应用。作为 Spring 生态系统中构建分布式系统的标准工具箱,Spring Cloud 提供了一套完整的微服务解决方案,涵盖服务发现、配置管理、负载均衡、熔断器等关键功能。本文将深入探讨其核心组件的工作原理、集成方式以及在实际项目中的最佳实践,帮助开发者构建高可用、可扩展的分布式系统。
44 1
|
17天前
|
jenkins Java 持续交付
使用 Jenkins 和 Spring Cloud 自动化微服务部署
随着单体应用逐渐被微服务架构取代,企业对快速发布、可扩展性和高可用性的需求日益增长。Jenkins 作为领先的持续集成与部署工具,结合 Spring Cloud 提供的云原生解决方案,能够有效简化微服务的开发、测试与部署流程。本文介绍了如何通过 Jenkins 实现微服务的自动化构建与部署,并结合 Spring Cloud 的配置管理、服务发现等功能,打造高效、稳定的微服务交付流程。
使用 Jenkins 和 Spring Cloud 自动化微服务部署
|
5月前
|
人工智能 安全 Java
智慧工地源码,Java语言开发,微服务架构,支持分布式和集群部署,多端覆盖
智慧工地是“互联网+建筑工地”的创新模式,基于物联网、移动互联网、BIM、大数据、人工智能等技术,实现对施工现场人员、设备、材料、安全等环节的智能化管理。其解决方案涵盖数据大屏、移动APP和PC管理端,采用高性能Java微服务架构,支持分布式与集群部署,结合Redis、消息队列等技术确保系统稳定高效。通过大数据驱动决策、物联网实时监测预警及AI智能视频监控,消除数据孤岛,提升项目可控性与安全性。智慧工地提供专家级远程管理服务,助力施工质量和安全管理升级,同时依托可扩展平台、多端应用和丰富设备接口,满足多样化需求,推动建筑行业数字化转型。
193 5
|
22天前
|
Kubernetes Java 微服务
Spring Cloud 微服务架构技术解析与实践指南
本文档全面介绍 Spring Cloud 微服务架构的核心组件、设计理念和实现方案。作为构建分布式系统的综合工具箱,Spring Cloud 为微服务架构提供了服务发现、配置管理、负载均衡、熔断器等关键功能的标准化实现。本文将深入探讨其核心组件的工作原理、集成方式以及在实际项目中的最佳实践,帮助开发者构建高可用、可扩展的分布式系统。
213 0
|
3月前
|
负载均衡 Java API
基于 Spring Cloud 的微服务架构分析
Spring Cloud 是一个基于 Spring Boot 的微服务框架,提供全套分布式系统解决方案。它整合了 Netflix、Zookeeper 等成熟技术,通过简化配置和开发流程,支持服务发现(Eureka)、负载均衡(Ribbon)、断路器(Hystrix)、API网关(Zuul)、配置管理(Config)等功能。此外,Spring Cloud 还兼容 Nacos、Consul、Etcd 等注册中心,满足不同场景需求。其核心组件如 Feign 和 Stream,进一步增强了服务调用与消息处理能力,为开发者提供了一站式微服务开发工具包。
491 0
|
8月前
|
搜索推荐 NoSQL Java
微服务架构设计与实践:用Spring Cloud实现抖音的推荐系统
本文基于Spring Cloud实现了一个简化的抖音推荐系统,涵盖用户行为管理、视频资源管理、个性化推荐和实时数据处理四大核心功能。通过Eureka进行服务注册与发现,使用Feign实现服务间调用,并借助Redis缓存用户画像,Kafka传递用户行为数据。文章详细介绍了项目搭建、服务创建及配置过程,包括用户服务、视频服务、推荐服务和数据处理服务的开发步骤。最后,通过业务测试验证了系统的功能,并引入Resilience4j实现服务降级,确保系统在部分服务故障时仍能正常运行。此示例旨在帮助读者理解微服务架构的设计思路与实践方法。
424 17
|
7月前
|
传感器 监控 安全
智慧工地云平台的技术架构解析:微服务+Spring Cloud如何支撑海量数据?
慧工地解决方案依托AI、物联网和BIM技术,实现对施工现场的全方位、立体化管理。通过规范施工、减少安全隐患、节省人力、降低运营成本,提升工地管理的安全性、效率和精益度。该方案适用于大型建筑、基础设施、房地产开发等场景,具备微服务架构、大数据与AI分析、物联网设备联网、多端协同等创新点,推动建筑行业向数字化、智能化转型。未来将融合5G、区块链等技术,助力智慧城市建设。
347 0

热门文章

最新文章